• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.540-540
• /
• 2015

유역의 하천관리 및 홍수관리를 위하여 강우량을 정확하게 예측하고자 많은 수문학자들에 의해 강우량을 예측하는 연구를 진행하였다. 강우를 예측하기 위한 여러 가지 방법 중 인공신경망을 이용하여 강우를 예측하는 선행연구들을 살펴볼 수 있었다. 그러나 기존에 강우량을 예측하는 사례들을 살펴보게 되면, 강우사상이 발생된 후 강우량 예측은 비교적 높은 정확도를 가지고 있으나, 강우가 발생하기 시작하는 시점에 대한 강우량 예측은 그 정확성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 무강우 기간에도 보다 정확하게 강우량을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 강우량 이외에도 기온, 풍속, 습도, 증기압, 전운량을 인공신경망의 입력자료로 활용하고자 하였다. 입력자료을 구성을 여러 가지 CASE로 구분하여 부산지점의 강우량을 예측하고 그 정확성을 평가하고자 하였다. 이 때, 사용되는 자료는 기상청 부산지점에서 제공하고 있는 1시간 간격자료를 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공신경망 모형을 이용하여 예측된 강우량은 부산 내에 위치한 하천관리 뿐 만 아니라 하천의 홍수 예 경보에 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1957-1961
• /
• 2008

대전광역시는 대전시의 3대 하천 살리기 사업 중 하나로 갑천을 2009년까지 수영이 가능한 하천으로 개선하는 '갑천 수질개선 기본계획'을 추진하고 있다. 이러한 계획이 성공적으로 수행되기 위해서는 오염물질을 포함하는 지류의 수질을 개선하는 것이 우선되어야 한다. 대전의 탄동천은 상류에 군부대 시설이 밀집해 있고 하수처리장이 운영되고 있는 관계로 하천 수질은 일반적인 하천에 비하여 높은 오염도를 나태내고 있다. 또한 중류지역의 주거시설에서 하수시스템으로 완벽하게 연결되지 못한 부분에서 오염물질이 유출되는 것으로 추정되며, 연구단지등에서 강우시 유출되는 비점오염물질 등이 하천의 수질에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 탄동천의 상류 자운동의 자운1교부터 갑천과 합류되기 전의 국립중앙과학관 앞까지의 7.4km 구간의 6개 지점과 하수처리장 방류수, 우수 관거 및 지류인 삼성천 등 6개 점오염원 지점의 총 12개 지점에 대하여 현장조사 및 수질측정 을 진행하였다. 본 연구에서는 하수처리장으로 더 이상 제어하기 어려운 오염물질 농도를 추가로 저감하기 위하여 지표형 인공습지 운영 및 설계방안을 연구하였다. 인공습지를 합리적으로 설계하는 경우 결과 탄동천의 수질을 개선할 수 있을 뿐만 아니라 하천 환경을 개선하고 경관을 개선하는 효과가 있을 것으로 기대되며 도시형 소하천들의 수질 개선에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Water for future
• /
• v.37 no.6
• /
• pp.140-147
• /
• 2004

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.563-563
• /
• 2016

국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.220-220
• /
• 2020

영산강수계는 상류에 4개의 농업용 댐이 위치하여 환경대응용수 확보 및 하천유지유량이 절대적으로 부족하고, 갈수기 하천 유량의 약 67 %가 광주 제 1, 2 하수처리장 방류수가 차지하고 있어 하천의 수질과 수생태계를 위협하고 있다. 이에 최근에는 오염된 하천의 건강성을 회복하기 위한 방법으로 수생태계의 정화능력을 활용한 인공습지가 각광받고 있다. 영산강 유역에서도 자연의 정화능력을 활용하여 하천 오염원을 저감시키기 위한 사업의 일환으로 2016년 광주 제 2 하수처리장 방류구에 서창오미공원 습지를 조성하였다. 이 습지는 유입량이 적어 정상적 기능이 어려운 기존 습지를 재조성한 것으로 하수처리장 방류수 약 5만 ㎥/day을 습지로 유입시켜 수질정화용 식재식물을 이용하여 하수처리장 방류수 수질을 개선한 사업이다. 2016~2017년 모니터링 결과, 습지 유입 전·후 BOD는 평균 33.5 %, 최대 73.1 % 저감 되었으며, T-P 또한 평균 59.3 %, 최대 91.6 % 저감 되었다. 그러나 습지는 운영기간 경과 시 퇴적물 축적, 고사체로 인한 T-P 용출 등으로 인하여 처리수의 수질이 더 악화될 우려가 있기 때문에 습지 조성 후 지속적인 유지관리와 모니터링이 필요하다. 그 예로 하수처리장 방류수와 비점오염원 처리를 위해 주암호에 조성된 인공습지의 경우, 2001년 준공 후 지속적인 관리 및 모니터링을 통하여 약 17년이 지난 2018년에도 BOD 49.3 % T-N 65.1 %, T-P 19.2 % 로 저감되어 오염원 및 영양염류 제거에 큰 효과가 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 조사에서는 서창오미공원과 주암호 인공습지 운영 결과를 토대로 습지 모니터링의 중요성과 적정 운영 방안을 제시하고자 하며, 영산강 하천의 점·비점오염원 저감을 위한 신규 인공습지 조성 사업에 기초자료로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.447-451
• /
• 2009

최근 들어 하천의 치수와 이수 그리고 환경적 측면을 고려한 "자연형 하천정비공사"가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 개별적 특성이 뚜렷한 각각의 하천에서 그 하천을 기반으로 생활하는 생물들의 서식조건을 충분히 고려하였다고 보기는 어려운 상황이며, 제한된 공법의 사용으로 획일화된 인공하천 조성 및 관행적 하도정비에 그쳐 하도서식처가 빈번하게 교란되고 있는 것이 현실이다. 특히, 하천에서의 하도서식처는 하천을 서식기반으로 살아가는 생물들에게 생활사의 각 단계(먹이섭취, 휴식, 피난, 산란, 우화, 번데기)에서 이용하는 특정 장소로서 중요한 의미를 가지며 하천을 복원하는 하나의 목표이기도 하다. 본 연구는 대전에 위치한 갑천을 대상으로 하천을 서식기반으로 살아가는 생물들의 하도서식공간의 유형을 구분하고 각각의 서식처의 물리 화학 생태적 특성을 규명하고, 그 입지에 적응하며 서식하는 생물 상호간 생태적 연관성에 대하여 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.265-269
• /
• 2005

본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 도시하천인 청계천 유역에 적용하여 하천 유출을 모의하였다. 하천-지하수 흐름 교환을 고려하여 건천화된 하천 유역의 갈수량을 모의하기 위해 하천 및 지하투수층의 매개변수 자료를 실측 자료로 구축하거나 실측 자료를 바탕으로 이를 보간하여 구축하였다. 모형의 적용 결과, 청계천 유역 상류 부관은 관측값과 비슷한 모의 양상을 보였으나 하류 부근은 모의 결과와 관측값이 상이하였는데, 이는 상류 부근은 도시화가 적게 진행된 반면, 하류 부근은 대부분 도시화되어 지하철, 합류식 하수관 등 하천-지하수의 흐름 교환을 차단하는 인공적인 요소가 많기 때문으로 판단된다. 도시하천 갈수량의 보다 정확한 모의를 위해서는 도시지역 인공적인 지하수 차단 요인에 대한 세밀한 모형화와 자료 구축이 요구된다.

• River and Culture
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.48-53
• /
• 2007

• River and Culture
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.64-70
• /
• 2006

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.318-318
• /
• 2022

이상 기후로 인한 집중호우, 폭우로 홍수 피해의 규모가 커지고 있다. 이러한 기후변동에 따른 불확실성 증가로 홍수 발생의 예측 및 대비가 어려운 실정이다. 이를 위해 홍수를 유발하는 전조 기후 패턴을 찾아낼 수 있다면 중장기 홍수 선행예측을 통한 대비가 가능하다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 활용하여 홍수 발생 시의 기후패턴을 학습시키고 홍수 유발 기후패턴을 판별하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 바탕으로 국내 홍수 발생에 영향을 미치는 기후패턴을 사전에 감지하여 중장기 홍수 예측의 기초자료를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 기법을 분석한 결과, 홍수 예측 선행시간을 확보하는데 활용이 가능함을 확인하였으며 향후 국제협력사업 등을 통해 저개발 국가의 홍수 재난 대응에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.